卷积神经网络边缘特征提取

卷积神经网络通过卷积操作来提取边缘特征。在卷积神经网络中，每个卷积核代表图像的某种简单特征，比如垂直边缘、水平边缘、颜色、纹理等。通过堆叠多层的卷积，网络可以逐步提取更高层次、更复杂、更抽象、更泛化的特征。浅层的卷积层学到的特征一般为简单的边缘、角点、纹理、几何形状等，而深层的卷积层学到的特征则更为复杂抽象。卷积神经网络中的卷积核权重是通过数据驱动学习得来，而不是人工设计的。因此，卷积神经网络可以逐层学习由简单到复杂的特征，从而具有很强的表达能力。